Диссертация (1152227), страница 55

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 55)

В видуособенности заполнения анкеты от Управления маркетинга для анализа рисков M&A-проектов металлургического холдинга использовался метод лингвистических векторных оценок. Суть данного метода заключается в вычислении оценки предпочтительности каждой из альтернатив относительнодругих.В данном методе оценки возможных исходов по критериям cj представлены нечеткими числами, заданными на некотором базовом множестве.Множество лингвистических оценок TS может быть задано различнымиспособами, например, как: TS={ОН (очень низкий), Н (низкий), С (средний),В (высокий), ОВ (очень высокий)}.Рассмотрим алгоритм ранжирования объектов на основе метода лингвистических векторных оценок:1.

Для термов из множества TS составляются функции принадлежности.2. Лингвистические векторные оценки альтернатив задаются матрицейC’. Например:C' a1...anc1ОВ...С... c m... ОН;... ...... В3. Для каждой из альтернатив ai вычисляется оценка предпочтительности относительно другой. При этом, как и в случае максиминной свертки,сначала вычисляются наихудшие оценки для каждой из альтернатив ai (µ<), а327после этого обратные им отношения предпочтительности (µ≥), среди которых выбирается максимальное.3.1. Для каждого из критериев cj вычисляется:k1cj(5.31)(a i ) ,где k – количество элементов соответствующего терма.3.2. Вычисляется степень предпочтительности для альтернативы ai повсем cj:snsl 1l i 1  (c j (a1 ), c j (a 2 ),..., c j (a n ))   (  (ai ) П (1    (al ))) , 1где  (a i ) cj c j (a i )k 1сjcjcj(5.32), s  min k .(a i )3.3. Вычисляется m выражений   (c j (a1 ), c j (a2 ),..., c j (an )) , как(5.33)  (c j (a1 ), c j (a2 ),..., c j (an ))  1    (c j (a1 ), c j (a2 ),..., c j (an )) .3.4.

Степень предпочтительности альтернативы ai равна минимальномуиз приведенных m выражений.4. Лучшей из n альтернатив считается альтернатива ai, имеющая максимальную степень предпочтительности.В связи с тем что для описания рисков специалистами холдинга использовалась девятибалльная шкала, были предложены следующие функциипринадлежности для термов из множества TS:1,0 0,8 0,4 ОН  ;;;23  1 0,8 0,9 0,5 Н ;;;23  1 0,8 0,9 0,7 В;;;89  7 0,2 0,7 1,0 ОВ  ;;.8 9  7 0,3 0,7 1,0 0,8 С;;;;456  3На основе экспертных оценок специалистов металлургического холдинга на базе термов из множества TS была сформирована матрица C’ лингвистических векторных оценок альтернатив. Результаты многокритериаль328ного ранжирования интеграционных проектов на основе метода лингвистических векторных оценок представлены в таблице 5.17. На основании результатов, полученных на базе метода лингвистических векторных оценок,можно сделать вывод, что максимальным риском для металлургическогохолдинга характеризуются зарубежные интеграционные проекты.Таблица 5.17 – Результаты многокритериального ранжирования M&Aпроектов на основе метода лингвистических векторных оценок№Интеграционный проектп/п1 Проект 1_Металлургический завод в ТурцииПроект 2_Производитель угля и продуктов его пе234567891011121314151617181920Оценка рискаМесто по риску0,995320,995170,9929110,99530,99470,99521850,9929120,9929130,9939100,9773190,9773200,9891140,994790,989115Белгородской области0,989116Проект 16_Первоуральский новотрубный заводПроект17_Металлургический завод в ГерманииПроект 18_Башкирский металлотрейдерПроект 19_Морской порт в АстраханиПроект 20_Металлургический завод в Канаде0,99520,99530,98910,98020,99536417183реработки в СибириПроект 3_Компания по изготовлению, модернизации и ремонту штамповой оснастки в СанктПетербургеПроект 4_Металлургический завод в ПакистанеПроект 5_Металлургический завод в ГурьевскеПроект 6_Производитель товарного чугуна в ТулеПроект 7_Приоскольское железорудное месторождениеПроект 8_Производитель железорудного концен-трата в ЖелезногорскеПроект 9_Металлургический завод по выпускупрецизионных сплавов на УралеПроект 10_Металлургический завод по производству трубной и колесопрокатной продукцииПроект 11_Производитель железорудного концентрата в Белгородской областиПроект 12_Металлургический завод по производству бесшовных и прямошовных труб в ВолжскеПроект 13_Металлургический завод по производству стальных труб в ТаганрогеПроект 14_Металлургический завод по производству стальных труб в ЧелябинскеПроект 15_Электрометаллургический комбинат вОбобщение результатов анализа представлено в приложении 17.

Полученные результаты ранжирования на основе аппарата нечетких множествв целом совпадают (наибольшим риском для металлургического холдинга329характеризуются зарубежные интеграционные проекты), за исключением результатов, полученных на основе метода нечеткологического вывода. Различия объясняются как разными способами представления информации, так иразличными подходами к принятию решений.В основе метода нечеткого отношения предпочтения лежит рационально-взвешенный подход. Максиминная свертка и метод лингвистическихвекторных оценок являются реализациями пессимистического подхода, игнорирующего хорошие стороны альтернатив. Аддитивная свертка предполагает оптимистический подход.Анализ результатов позволяет сделать вывод, что методы принятиярешений на основе аппарата теории нечетких множеств позволяют статистически обоснованно производить оценку риска M&A-проектов холдинговых структур по отдельным критериям, выделенным в результате классификации рисков на каждой из стадий интеграции.

Полученная оценка позволяет более точно прогнозировать результаты реализации M&A-проектов, корректировать размер основных финансовых показателей и принимать решения об отказе, либо принятии проекта на первоначальной стадии его реализации. Это может способствовать повышению конкурентоспособности какотдельных холдингов, так и экономики страны в целом.Таким образом, на сегодняшний день риск-менеджмент становитсяважнейшим инструментом стратегического планирования российских холдингов, способным решать такие важные задачи, как управление стоимостью и повышение эффективности функционирования бизнеса. Опыт участия в определении направлений интеграционной деятельности одного изведущих металлургических холдингов России позволяет рекомендовать разработанные методологические основы статистического исследования рисковM&A-сделок для внедрения на российских предприятиях, что позволит: выявлять и классифицировать риски, которые в наибольшей степени влияют на реализацию сделок слияний и поглощений, и разрабатыватьэффективную систему мероприятий по минимизации рисков;330 обеспечить проведение комплексной работы по управлению рисками интеграционной деятельности на регулярной основе, четко разграничивответственность за наступление рисковых событий между различными направлениями деятельности и уровнями управления в холдинговой структуре; улучшить показатели эффективности интеграционной активности,обеспечив снижение возможных рисковых потерь и оптимизацию затрат навсе мероприятия, направленные на минимизацию рисков; увеличить уровень доверия к менеджменту холдинга со стороныакционеров, инвесторов, контрагентов и общества; достичь выгодного положения и защитить уже завоеванные позиции как на российском, так и на мировом рынке.331ЗАКЛЮЧЕНИЕКомплексное статистическое исследование интеграционной активности холдинговых структур на макро-, мезо- и микроуровне позволило получить объективное представление о тенденциях интеграционного развитияэкономики Российской Федерации в рамках выравнивания пространственных характеристик промышленного потенциала страны, активизации инновационной активности бизнеса, повышения конкурентоспособности отечественной продукции, что является залогом реиндустриализации отечественнойэкономики.

Проведенное диссертационное исследование позволяет сформулировать следующие научные и практические выводы и рекомендации.1. Мировая и отечественная практика свидетельствуют, что в настоящее время именно холдинговые структуры формируют совокупные спрос ипредложение, определяют важнейшие предпосылки для победы в конкурентной борьбе. Достижение конкурентных преимуществ требует высокотехнологичного производства и скорости оборота капитала.

Это возможнотолько в интегрированных структурах, где создаются наиболее благоприятные условия формирования, использования и обновления ресурсов.Интеграция производства на уровне современных холдинговых структур является по своей природе рыночным феноменом. Она выступает какконкурентная стратегия и является в то же время проявлением самоорганизации системы в рыночно-конкурентной среде.

При этом наблюдается двухстороннее взаимодействие. С одной стороны, процессы слияний и поглощений могут влиять на формирование рынка, с другой – интеграция являетсяреакцией на рынок.Слияния и поглощения как сделки по корпоративной интеграции,осуществляемые через механизмы установления корпоративного контроля,реструктуризации собственности и реорганизации бизнеса компанийучастников, нацелены прежде всего на рост капитализированной стоимостии повышение эффективности бизнеса, обеспечивающих экономическую ус332тойчивость и конкурентоспособность экономики в целом за счет развитияразличных видов интеграционной синергии.

При этом вопросы, касающиеся проблем и перспектив экономической интеграции в современном мире,можно отнести к числу дискуссионных, неоднозначно воспринимаемых вразличных странах и регионах.Многообразие подходов к изучению проблем и перспектив экономической интеграции в современном мире и неоднозначность понимания ролиинтеграционных процессов в развитии национальных и мировой экономикпотребовали комплексного рассмотрения направлений исследования экономической интеграции хозяйствующих субъектов при формировании методологии статистического исследования интеграционной активности холдинговых структур.Анализ научных подходов, касающихся вопросов интеграции хозяйствующих субъектов, представленный в диссертационной работе, позволилвыявить отсутствие единой исчерпывающей парадигмы, раскрывающейключевые факторы и мотивы осуществления сделок слияний и поглощений.Проведенное ретроспективное исследование позволило утверждать, что приразработке теоретических основ статистического исследования интеграционной активности холдинговых структур следует использовать синтез теоретических подходов, что позволит оптимально выбрать модель в зависимостиот задач и спецификации объекта исследования.

Характеристики

Список файлов диссертации